数据分析

一、基本信息 标题：基于数据分析的高考志愿决策模型研究 时间：2017 来源： 山东师范大学 关键词： 数据分析; 位次转换; 概率模型; 选择倾向; 决策模型; 二、研究内容 1.论文主要内容 三、结论 四、参考文献 ［１］ 周井芝 ． 基于数据分析的高考志愿决策模型研究 ［D］． 山东师范大学 ，2017. 来源： https://www.cnblogs.com/blog1175077321/p/11830134.html

最近我已经接触了Python有一周了，对python也有一些初步的了解，也写了一些简单的代码，比如简单爬虫、消费模型的编写、数据报表的统计这块。我感觉学习python实现的方式很简单，入门门槛比较低，但成为高手还需要很长的一段路。 对于一门新学的技术，我还是想通过博客的方式记录每天学习的进度，这样可以了解自己可以学到什么地步，自己离目标还差多少。 刚开始我也在网上找了很多学习入门途径去学习，有全栈开发的、有后端开发、网站开发、数据分析的、模型设计等等很多，我看到这些我觉得挺懵逼的，不知道如何去选择。 我觉得任何一门技术，他的本质是为市场服务的，而你要学习的话，一定要先明确你的方向，再来主攻技术，那学习的效果会事半功倍。 一：看市场需要 岗位一：爬虫工程师 工作1-3年：8- 15k, 工作3-5年：15-50k不等 岗位二：数据分析岗位 岗位三：后端技术开发 岗位四：WeB应用开发 这四个方向为目前市面上主流的，也是我们普通人主要的选择，但也有一些AI、算法岗位也有，这个需要看你的天赋。 二：岗位的技能要求 看完了岗位，我们看看这些岗位需要掌握什么样的技术能力 岗位一：爬虫工程师 1-3年的工作职责： 熟悉html/css/xpath/ajax/xml等技术 精通网页抓取原理和整合技术 熟悉正则表达式 熟悉Scrapy爬虫框架 　　熟悉MySQL/MongoDB

Python数据分析实战：泰坦尼克号之灾与机器学习算法—1573人已学习 课程介绍 泰坦尼克号遇难获救预测是kaggle（数据建模与数据分析竞赛平台）上的一道just for fun的题，数据整洁，拿来练手，是极好的。这是个二元分类的机器学习问题，但是由于数据样本相对较少，在当时慌乱的情况下幸存者有一定的随机性，所以还是有一定挑战的。 课程收益 这道挑战题很经典，但是！在这次分享上，唐宇迪老师会用最通俗易懂的方式一步步讲解每一行代码，以及机器学习算法（逻辑回归与决策树），不仅适合正在学习数据分析和机器学习的同学，同样能帮有些基础的同学带入门。 讲师介绍 CSDN公开课 更多讲师课程 CSDN线上公开课全掌握！ 课程大纲 1. 泰坦尼克号之灾与机器学习算法（上） 49:27 2. 泰坦尼克号之灾与机器学习算法（下） 49:28 大家可以点击【 查看详情 】查看我的课程 来源： CSDN 作者： CSDN学院官方账号 链接： https://blog.csdn.net/csdngkk/article/details/83576219

使用系统配好的样式 import matplotlib.style as psl print(plt.style.available) # 查看样式列表 psl.use('ggplot') 　　 来源： https://www.cnblogs.com/654321cc/p/11824771.html

本文将介绍微服务架构和相关的组件，介绍他们是什么以及为什么要使用微服务架构和这些组件。本文侧重于简明地表达微服务架构的全局图景，因此不会涉及具体如何使用组件等细节。 要理解微服务，首先要先理解不是微服务的那些。通常跟微服务相对的是单体应用，即将所有功能都打包成在一个独立单元的应用程序。从单体应用到微服务并不是一蹴而就的，这是一个逐渐演变的过程。本文将以一个网上超市应用为例来说明这一过程。 最初的需求 几年前，小明和小皮一起创业做网上超市。小明负责程序开发，小皮负责其他事宜。当时互联网还不发达，网上超市还是蓝海。只要功能实现了就能随便赚钱。所以他们的需求很简单，只需要一个网站挂在公网，用户能够在这个网站上浏览商品、购买商品；另外还需一个管理后台，可以管理商品、用户、以及订单数据。 我们整理一下功能清单： 网站 用户注册、登录功能 商品展示 下单 管理后台 用户管理 商品管理 订单管理 由于需求简单，小明左手右手一个慢动作，网站就做好了。管理后台出于安全考虑，不和网站做在一起，小明右手左手慢动作重播，管理网站也做好了。总体架构图如下： 小明挥一挥手，找了家云服务部署上去，网站就上线了。上线后好评如潮，深受各类肥宅喜爱。小明小皮美滋滋地开始躺着收钱。 随着业务发展…… 好景不长，没过几天，各类网上超市紧跟着拔地而起，对小明小皮造成了强烈的冲击。 在竞争的压力下

参考： https://blog.csdn.net/RedPintings/article/details/84881978 数据分析的模块有哪些： numpy 高效处理数据，提供数组支持，很多模块都依赖它，比如pandas，scipy，matplotlib都依赖他，所以这个模块都是基础。所以必须先安装numpy。 pandas 主要用于进行数据的采集与分析 scipy 主要进行数值计算。同时支持矩阵运算，并提供了很多高等数据处理功能，比如积分，微分方程求样等。 matplotlib 作图模块，结合其他数据分析模块，解决可视化问题 statsmodels 这个模块主要用于统计分析 Gensim 这个模块主要用于文本挖掘 sklearn，keras 前者机器学习，后者深度学习。 来源： https://www.cnblogs.com/wang-mengmeng/p/11809423.html

一、jupyter的常用快捷键 　　- 插入cell: a, b a是after从后插入 a是before 从前插入 　　- 删除cell: dd, x 都可以 　　- 修改cell的模式：m, y 　　- tab: 自动补全 　　- 执行cell: shift + enter 　　- 打开帮助文档：shift + tab 二、 numpy 　　1. 创建数组 　　import numpy as np 　　np.array() 　　一维数组创建：np.array([1,2,3]) 　　2. 使用matplotlib获取一个numpy的数组，数组来源于一张图片 import matplotlib.pyplot as plt img_arr = plt.imread('./cat.jpg')展示一个数组：plt,imshow(img_arr) 　　3. 使用np的routines函数创建 　　np.linspace(0,100,num=50) 返回一个一维的等差数列 　　np.random.randint(low,high=None,size=None,dtype="1") 返回一个随机数组 　　 　　4. array的属性 　　img_arr.shape 返回形状 　　img_arr.ndim 返回纬度 　　img_arr.dtype 返回元素的类型 　　img_arr.size　

如何使用PHP自定义博客管理系统呢？ 需要的条件 ： PHP开发环境是zend studio,数据库MySQL，服务器Apache。 脚本语言jquery, 开发PHP博客系统的步骤： one，用户模型：图1： two:组织结构与角色 用户 --管理员--游客 three：角色说明 four:游客功能模块 five：用户功能模块 six；管理员功能模块 seven 数据分析 eight 分类数据分析 nine:页面数据分析 ten:链接数据分析 eleven;用户数据分析 twelve 相册数据分析 系统功能模块设计 系统活动图 用例分析 用例分析解决了用户需求与系统交互。 如图： 数据库结构设计 数据库物理设计 系统实现（系统主要功能与代码） 会员登录 后台页面 最后是前台的页面的定制，最好使用Dreamweaver自定义HTML，css页面较好。 界面可以是西班牙语，英语，中文皆可，多语言更好。 大功告成 david he随笔。 jquery 框架，以及 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/183102/blog/510517

移动数据分析 (Mobile Analytics) 是阿里云推出的一款移动App数据统计分析产品，为开发者提供一站式数据化运营服务：通用的多维度用户行为分析、数据开放并支持自定义分析、数据无缝对接其他数据应用产品，助力移动开发者实现基于大数据技术的精细化运营、提升产品质量和体验、增强用户黏性。 课程链接： 阿里云移动数据分析服务使用教程 产品功能： 数据采集 同时支持Native及H5页面自动采集 全面支持自定义事件及各种属性参数埋点 自定义应用性能数据采集 实时上报采集的日志数据 分析报表 拥有一套完善的运营指标体系 涵盖了App运营需要的基础业务分析报表：用户行为分析、活跃及留存分析、终端属性及地域分析等 多维度组合的性能分析：请求性能分析、网络异常分析、自定义性能事件分析等 数据应用 数据自定义分析： 移动数据分析采集的App用户行为日志数据是完全开放给开发者的，开发者可以一键同步到大数据计算服务Maxcompute做更个性化的数据分析及挖掘。 个性化推荐： 结合用户行为、商品、用户数据来实时预测用户对物品的偏好，让产品实现“千人千面”的商品展现逻辑，继而快速优化产品体验，提高用户活跃度及转化率。 智能推送： 开发者使用预定义的终端及用户标签圈选精准的细分人群，将合适的营销内容在合适的时间推送给合适的人，提升用户活跃度。 应用场景： 数据自定义分析

数据挖掘（金融） ​ 数据挖掘是指从大量的不完全，有噪音，模糊的，随机的数据中提取出隐含在其中的有用的信息和知识的过程。金融行业的分析方案旨在帮助银行和保险也客户进行交叉销售来增加销售收入，对客户进行细分和细致的行为描述来有效的挽回有价值的客户，提高市场活动的相应效果，降低市场推广成本，达到有效增加客户数量的母的等。 客户细分 ​ 使客户收益最大化的同时最大化的降低风险的一种方法 ​ 客户细分是指按照一定的标准将企业的现有客户划分为不同的客户群。这是客户关系管理 的核心之一。 ​ 主要是指企业在明确的战略，业务，市场的条件下，根据客户的价值，需求和偏好的综合因素对客户进行分类，分属于统一客户群的消费者具备一定程度上的相似性，细分的依据主要是： 客户需求不同。影响消费者购买决策因素的差异后决定了消费者的需求，导致了不同的消费行为。 消费档次假说。消费者收入水平的提高，消费量会随着增加，但是这个增加是称区间台阶式的，一旦消费者达到莫衷消费层次后，消费的趋势将遍的非常平缓。 企业的资源是有限的，必须有选择地分配资源。为了充分发挥资源的最大效用，企业必须区分不同的客户群，对不同的客户制定不同的服务策略，集中资源服务好重点客户。 稳定性。有效的客户细分还必须具有相对的稳定性，足以实现在此基础上进行的实际应用，如果变化太快，应用方案还未来得及实施，群体就已面目全非，这样的细分方法就显得毫无意义